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1、GO和KEGG 富集倍数(FoldEnrichment前面我们简单介绍了ggplot2绘制KEGG 富集柱形图 。其实GO 富集结果的显示要比KEGG复杂一点，因为GO还可以进一步分为三类 。BP:生物过程，生物学过程 。MF:分子功能，分子功能 。CC:细胞成分，细胞成分 。所以在画图的时候，我们需要区分这三类 。
下面结合富集 分析的结果表来解释一下这三个图中横坐标的具体含义 。首先，我们来看看这个表中每一列的含义 。这个表中没有提到富集 foldenrichment ， 所以我们很容易理解上面三张图的横坐标，即Count、GeneRatio和foldenrichment 。
2、如何看goterm之间的关系Wanttogotraveling on ongtermbac要不要长期旅行？打包旅行butcan打包旅行关键词wantto essentials应该一起旅行；活跃；感动；带着球走，逆着长线走了很久；长期bac平底船用绳子拖着，装在桶里装；包装材料；填充物；压实(包装形式)；带着旅行，旅行；摔倒，绊倒；跳闸；一个错误 ， 一个过失；旅行；旅行，旅行；轻快地走，跳跃；犯错误 。希望对你有帮助 。
3、详解GO的层级关系在 富集 分析中的应用对于Geneontology，目前有20000多个Gotrems 。在富集 分析之后，我们可能会得到数百甚至数千个富集 GOterms，这样的数据量对于人工检索来说仍然是一项艰巨的任务 。为了有效利用GO富集-2/的结果，我们必须再次对结果进行筛选 。所有GO的层级关系如下图所示 。这种结构称为有向无环图DAG 。
4、GO 富集 分析简单介绍Go富集-2/原理简介和大卫的GO 富集 分析方法操作演示是我们RNA测序的主要目的 。显然，这些不同的基因必然与功能变化密切相关 。例如，对比患病个体和正常个体的组织表达谱，不难认为这些表达发生显著变化的基因参与了与疾病或免疫相关的生物学过程和信号通路，基因表达水平的紊乱肯定与疾病密不可分 。
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